關於深度學習的可解釋性
在這里學習的，在此簡要做了些筆記。 壹、可解釋性概述 1. 可解釋性是什么 人類對模型決策/預測結果的理解程度。 對於深度學習而言，可解釋性面臨兩個問題：①為甚會得到該結果？（過程）②為甚結果應該是這個？（結果） 理想狀態：通過溯因推理，計算出輸出結果，可是實現較好的模型解釋性。 衡量一個 ...
原文：zz“深度高斯模型”可能為深度學習的可解釋性提供概率形式的理論指導
NIPS 深度高斯模型 可能為深度學習的可解釋性提供概率形式的理論指導 亞馬遜機器學習專家最新報告 專知 導讀 在NIPS 上，亞馬遜機器學習專家Neil Lawrence在 月 日在長灘現場進行了一場 基於高斯模型的深度概率模型 的演講報告。這場報告Neil Lawrence形象化地講解了使用高斯過程來建模深度網絡，並且深入淺出地講解了什么是機器學習，不確定性的含義以及深度神經網絡和高斯過程的 ...
2019-09-02 07:50 0 373 推薦指數：
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